本文探讨了在TensorFlow中优化神经网络时，学习率的重要性。过大或过小的学习率都会影响收敛性。介绍了指数衰减法，通过`tf.train.exponential_decay`函数，可以在初期使用较大学习率快速收敛，后期逐渐减小学习率以确保模型稳定性。
上面提到在优化神经网络时，需要设置学习率（learning rate）控制参数更新的速度。学习率决定了参数每次更新的幅度。如果幅度过大，那么可能导致参数在极优值的两侧来回移动。还是以优化J(x)=x2 函数为样例。如果在优化中使用的学习率为1，那么整个优化过程将会如表2 所示。
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